package com.atguigu.gmall.realtime.app.dwd;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.MySQLSource;
import com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.alibaba.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.DimSink;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.MyDebeziumDeserializationSchema;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.beans.TableProcess;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.flink.util.OutputTag;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import javax.annotation.Nullable;

/**
 * Author: Felix
 * Date: 2022/2/22
 * Desc: 业务数据动态分流
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、maxwell、hdfs、hbase、BaseDBApp
 * 执行流程
 *      程序运行的时候，会从ods_base_db_m和配置表中读取数据
 *      将读取到的配置信息加载到广播状态中
 *      业务数据库表进行了操作
 *      业务操作会记录到binlog中
 *      maxwell从binlog中读取业务数据库的变化，将变化封装为json字符串发送到ods_base_db_m主题
 *      BaseDBApp从ods_base_db_m中读取数据
 *      将读取的数据封装为流，并将流中的数据类型进行转换 jsonStr->jsonObj
 *      对当前流中的数据进行处理
 *          根据广播状态中的配置信息判断是维度还是事实
 *
 * 开发过程
 *      基本环境准备
 *      检查点设置
 *      从kafka中读取数据
 *      对读取数据进行类型转换
 *      简单ETL
 *      使用FlinkCDC读取配置表数据
 *      将配置流进行广播
 *      将主流和广播配置流进行关联
 *      对关联的后的数据进行处理--TableProcessFunction
 *          processElement--处理主流数据
 *              2.到广播状态中获取当前所处理的数据对应的配置，并根据配置进行分流
 *              4.过滤字段
 *          processBroatcastElement--处理广播流数据
 *              1.读取配置信息，封装为TableProcess对象，放到广播状态中
 *              3.提前创建维度表
 */
public class BaseDBApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 设置流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 并行度设置
        env.setParallelism(4);
        //TODO 2.检查点相关设置(略)
        //TODO 3.从Kafka主题中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "ods_base_db_m";
        String groupId = "base_db_app_group";
        //3.2 创建消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(topic, groupId);
        //3.3 消费数据  封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env.addSource(kafkaSource);

        //TODO 4.对读取的数据进行类型转换   jsonStr-->jsonObj
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(JSON::parseObject);

        //TODO 5.简单ETL
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> filterDS = jsonObjDS.filter(
            new FilterFunction<JSONObject>() {
                @Override
                public boolean filter(JSONObject jsonObj) throws Exception {
                    boolean flag = jsonObj.getString("table") != null
                        && jsonObj.getString("table").length() > 0
                        && jsonObj.getJSONObject("data") != null
                        && jsonObj.getString("data").length() > 3;
                    return flag;
                }
            }
        );
        //filterDS.print(">>>");

        //TODO 6.使用FlinkCDC读取配置表数据得到配置流
        //6.1 创建MySQLSource
        DebeziumSourceFunction<String> mySQLSource = MySQLSource.<String>builder()
            .hostname("hadoop202")
            .port(3306)
            .databaseList("gmall0819_realtime")
            .tableList("gmall0819_realtime.table_process")
            .username("root")
            .password("123456")
            .deserializer(new MyDebeziumDeserializationSchema())
            .startupOptions(StartupOptions.initial())
            .build();
        //6.2 从MySQL读取数据，得到配置流
        DataStreamSource<String> mySQLStrDS = env.addSource(mySQLSource);

        //TODO 7.对配置流进行广播形成广播流，并定义广播状态
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapStateDescriptor = 
            new MapStateDescriptor<>("mapStateDescriptor", String.class, TableProcess.class);
        BroadcastStream<String> broadcastDS = mySQLStrDS.broadcast(mapStateDescriptor);

        //TODO 8.将主流（业务）和广播流（配置）关联在一起
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connectDS = filterDS.connect(broadcastDS);

        //TODO 9.对关联之后的数据进行处理 ---动态分流   事实-主流   维度-侧输出流
        OutputTag<JSONObject> dimTag = new OutputTag<JSONObject>("dimTag"){};

        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> realDS = connectDS.process(
            new TableProcessFunction(dimTag,mapStateDescriptor)
        );

        DataStream<JSONObject> dimDS = realDS.getSideOutput(dimTag);
        realDS.print(">>>");
        dimDS.print("###");

        //TODO 10.将维度侧输出流数据写到phoenix表中
        dimDS.addSink(new DimSink());

        //TODO 11.将主流事实数据写到kafka主题中
        realDS.addSink(
            MyKafkaUtil.getKafkaSinkBySchema(
                new KafkaSerializationSchema<JSONObject>() {
                    @Override
                    public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(JSONObject jsonObj, @Nullable Long timestamp) {
                        String topic = jsonObj.getString("sink_table");
                        return new ProducerRecord<byte[], byte[]>(topic,jsonObj.getJSONObject("data").toJSONString().getBytes());
                    }
                }
            )
        );

        env.execute();
    }
}